Browsing by Author "Noriega, Diego Hernán"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Item
    Central Controladora de Tránsito Inteligente (CCTI) mediante vision artificial
    (Universidad Tecnológica Nacional, 2024-12-27) Mercado, Gustavo Ariel; Noriega, Diego Hernán; Perelló, Marcos Gastón; Rearte , Chahin Pedro
    Hoy en día, la movilidad vehicular sostenible ya no es un lujo sino una necesidad. Ello hace necesario el desarrollo e implementación de nuevas tecnologías con el fin de mejorar el tráfico vehicular en aumento año tras año en muchos aspectos como mayor fluidez, reducción de accidentes, entre otros. Los sistemas inteligentes han adquirido una gran trascendencia en el uso de tecnologías para la solución de problemas en zonas urbanas. La presente investigación se enfoca en el desarrollo de un prototipo que resuelva en parte esos inconvenientes, controlando los tiempos de duración de las fases de los semáforos, directamente ligado con el número de vehículos existentes en la vía, dando siempre preferencia a la vía considerada principal, mediante el procesamiento de imágenes. Con ayuda de un sistema de semáforos inteligentes para el control de tráfico se puede disminuir considerablemente el congestionamiento en las intersecciones de avenidas que presentan una mayor afluencia vehicular mediante la implementación de tecnologías que involucran técnicas de procesamiento de imágenes. Tecnologías de uso libre que permiten un desarrollo a bajo coste como Python (lenguaje de programación) y librerías como Open CV en conjunto con una mini computadora o SBC, Raspberry Pi. El sistema, constituido por dos cámaras adquiere imágenes de las áreas de interés, para posteriormente realizar el procesamiento de las imágenes que constituye de transformaciones sistemáticas que permiten mejorar la imagen y obtener el número de vehículos existentes. Contando con el número de vehículos de ambas calles, se procede a la toma de decisiones para determinar los tiempos de duración de las diferentes fases, esta información se extrae mediante el núcleo central Raspberry PI para ser enviadas directamente a los semáforos. Se presenta a continuación como Trabajo Final de Grado un Sistema de Semaforización Inteligente para el control de flujo vehicular mediante el procesamiento digital de imágenes a través de visión artificial